Для DevOps эффективны различные методы мониторинга активности PostgreSQL, среди них:

• Профилирование запросов. 2 Помогает выявить узкие места в базе данных. 2 Для анализа запросов и выявления потенциальных проблем с производительностью используют, например, инструменты pgBadger, pgstatstatements или встроенную команду EXPLAIN. 2
• Мониторинг системы. 2 Позволяет выявить проблемы с CPU, памятью или дисковым вводом-выводом, которые могут влиять на производительность базы данных. 2 Для отслеживания использования системных ресурсов используют, например, инструменты top, htop или встроенный системный монитор Linux. 2
• Статистика базы данных. 2 PostgreSQL предоставляет ряд статистических данных, которые помогают контролировать производительность базы, включая количество запросов в секунду, использование буфера и дисковый ввод-вывод. 2 Для работы со статистикой используют, например, инструменты pgstatactivity, pgstatdatabase или встроенный инструмент pgAdmin. 2
• Статистика пула соединений. 2 Позволяет отслеживать использование, бездействующие соединения и ошибки соединения. 2 Многие библиотеки пула соединений предоставляют встроенные инструменты или интерфейсы для доступа к статистике пула. 2
• Анализ логов. 2 Изучение логов базы данных может предоставить информацию о медленных запросах, ошибках и других проблемах, которые могут влиять на производительность. 2 Для анализа логов используют, например, инструменты pgBadger или встроенный анализатор логов PostgreSQL. 2

Некоторые инструменты мониторинга PostgreSQL, которые могут быть полезны для DevOps: Atatus PostgreSQL Monitoring, Prometheus, pganalyze, AppDynamics PostgreSQL Monitoring и другие. 1